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Revista de Ciencias Sociales - Número 88 (2026) - Universidad de Valparaíso - ISSN 0719-8442 - Valparaíso, Chile

La incertidumbre causal en la responsabilidad por actuaciones de la Inteligencia Artificial

proceso penal los costos son diferentes y se suelen considerar más graves las consecuencias del error de tener por probado un hecho falso y condenar a una persona inocente, que las consecuencias del error de absolver al cul-pable; en cambio, en el proceso civil patrimonial los costos son simétricos, así, lo que el demandado es injustamente condenado a pagar en caso de tenerse erróneamente por probada su responsabilidad es equivalente a lo que el demandante pierde si no obtiene, injustamente, compensación, en caso de tenerse por no probada erróneamente la responsabilidad del demandado. Por lo anterior se justifica que en el proceso penal se fije un umbral muy exigente para la suficiencia probatoria, mientras que en el proceso civil ese umbral sea menos exigente 52, en este se suele recurrir a la formula more likely than not o more probable than not, es decir, se exige un 50% más uno de probabilidades, lo que se conoce como el estándar de probabilidad prevaleciente o de la prueba o de la evidencia preponderante.

En los sistemas de tradición romano-germánica, la noción de estándar de prueba se ha incorporado recientemente y varía de un sistema a otro, particularmente en lo que respecta al ámbito civil. En varios de los sistemas que siguen esta tradición, entre esos el nuestro, parece exigirse que el juez debe adquirir plena convicción o certeza del hecho de cuya prueba se trata, lo que se explica por la extensa vigencia de sistemas de prueba legal o tasada que parecen haber instaurado la noción de plena prueba que se transmuta a la exigencia de un alto estándar probatorio 53.

Sobre todo, en estos sistemas del civil law resultará útil recurrir a la rebaja del estándar probatorio, aplicando, por ejemplo, el de probabilidad prevaleciente descrito más arriba. En este sentido, se afirma que el estándar de prueba aplicable es un factor crucial en los casos en los que demostrar la causalidad puede ser especialmente difícil como aquellos en que se in-volucran sistemas de IA 54.

52 ACCATINO (2018), p. 57.

53 ACCATINO (2018), p. 58.

54 KARNER et al. (2021), p. 26.